極端隨機樹

一、什麼是極端隨機樹

極端隨機樹（Extra Trees）是一種集成學習演算法，也是決策樹的一種改進。它基於隨機決策樹演算法，但在生成每個決策樹時，會隨機選出特徵的一個子集，然後在這個子集上進行分枝，從而提高模型的泛化能力和抗過擬合能力。與隨機森林不同的是，極端隨機樹在每個節點處隨機選取特徵，而不是在整個森林中選出表現最好的那個。

二、極端隨機樹的優缺點

1、優點：

（1）極端隨機樹在訓練時具有較高的速度，因為樹的生長是獨立的，可以並行處理。

（2）由於極端隨機樹的訓練過程中，它不會去計算每個決策的劃分點像隨機森林一樣，所以極端隨機樹的訓練時間比隨機森林更短。

（3）極端隨機樹可以處理高維數據，而其他演算法則需要大量的數據預處理。

（4）在訓練數據不足和雜訊數據較多的情況下，極端隨機樹比其他演算法更具有魯棒性，能夠表現出更好的泛化性能。

2、缺點：

（1）極端隨機樹不如隨機森林穩定，可能因為隨意化特徵的選擇而減少了模型的準確性。

（2）極端隨機樹對於線性數據的擬合能力較差，會很容易造成欠擬合，同時也不太適合一些需要精確度較高的問題。

三、極端隨機樹的Python實現

from sklearn.tree import ExtraTreesRegressor

# 生成極端隨機樹模型
et_reg = ExtraTreesRegressor(n_estimators=100,max_depth=3)

# 訓練模型
et_reg.fit(x_train, y_train)

# 預測
y_pred = et_reg.predict(x_test)

四、極端隨機樹與隨機森林的對比

極端隨機樹與隨機森林都是隨機決策樹的改進演算法。它們之間的區別在於隨機選取特徵的方式不同。

在隨機森林中，每棵樹使用的都是不同的有限特徵集。在每個節點處僅考慮該特徵集中的一個隨機子集。

在極端隨機樹中，每棵樹使用的都是完全隨機的特徵集。在每個節點處隨機選擇特徵集中的一個隨機子集。

相比隨機森林，極端隨機樹更容易受到雜訊的影響，但在訓練時速度更快，所以應該根據實際問題需要進行選擇。

五、總結

極端隨機樹是一種有效的分類和回歸方法，它採用隨機特徵選擇和隨機閾值分割來創建一組決策樹，提高了模型的泛化能力和抗過擬合能力。它比其他模型更適用於訓練數據不足和雜訊數據較多的問題，但在處理線性數據時的表現可能欠佳。